WizardLM 13B v1.2 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Microsoft,Peking University 13B Paraméterek July 2023

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

509 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

261 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni WizardLM 13B v1.2?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

509 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
261 tok/s

156–417 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
261 tok/s

156–417 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
208 tok/s

125–333 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
208 tok/s

125–333 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
166 tok/s

100–266 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

96–255 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

96–255 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
152 tok/s

91–244 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
135 tok/s

81–217 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
131 tok/s

79–210 · alacsony bizalom

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 7.1 GB Q3_K_M Szoros
128 tok/s

77–205 · alacsony bizalom

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
117 tok/s

70–188 · alacsony bizalom

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 8.6 GB Q4_K_M Szoros
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
109 tok/s

66–175 · alacsony bizalom

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
83.4 tok/s

50–133 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
83.4 tok/s

50–133 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
69.5 tok/s

42–111 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
68.0 tok/s

41–109 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Kényelmes
67.5 tok/s

41–108 · alacsony bizalom

RTX A5000-8Q NVIDIA 8 GB 768 GB/s Apr 2021 7.1 GB Q3_K_M Szoros
66.5 tok/s

40–106 · alacsony bizalom

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 14.6 GB Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Microsoft,Peking University
Szervezet típusa
Industry,Academia
Ország
United States of America, China
Közölt
25 July 2023

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation, Question answering
Alapmodell
Llama 2-13B

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
13B

13B

Képzési adatok
tokens

~70K rows (instruction + output) ~7K chars each (https://huggingface.co/datasets/WizardLMTeam/WizardLM_evol_instruct_70k) assuming avg 5 characters per word, 4/3 tokens per word: (70000 * 7000 * 4/3) / 5 ~130M tokens number of epochs is unknown

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (restricted use)
Hugging Face
WizardLMTeam

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Utoljára frissítve
28 November 2025

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Xeon Phi 5110P

Szükséges memória

7.1 GB

Leggyorsabb

261 tok/s

WizardLM 13B v1.2 eléri a paraméterek számát 13B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 509.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 18.3 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 261 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

WizardLM 13B v1.2 ki lett adva által Microsoft,Peking University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Academia.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Llama 2-13B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva WizardLMTeam.

A sebességek megértése

A medián eredmény körül 21.2 másodpercenkénti tokenek 459 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a WizardLM 13B v1.2

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

  1. 01

    Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

    Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben WizardLM 13B v1.2, körülbelül szükséges 7.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.

  2. 02

    Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

    Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. WizardLM 13B v1.2.

  3. 03

    Állítsa be a minőségi minimumot

    A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.

  4. 04

    Rendezés sebesség szerint

    A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért WizardLM 13B v1.2. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 261 tok/s

  5. 05

    Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

    A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében WizardLM 13B v1.2. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy WizardLM 13B v1.2.

Válaszok

WizardLM 13B v1.2 — gyakori kérdések

01

WizardLM 13B v1.2— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt WizardLMTeam. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

02

WizardLM 13B v1.2— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 3.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

03

WizardLM 13B v1.2— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 509. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

04

WizardLM 13B v1.2— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

05

WizardLM 13B v1.2— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 156–417 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

06

WizardLM 13B v1.2— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 7.1 GB, és körülbelül 18.3 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 509.

07

WizardLM 13B v1.2— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 261 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 459.

08

WizardLM 13B v1.2— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 7.1 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

09

WizardLM 13B v1.2— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 7.1 GB és körülbelül generálás 131 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

10

WizardLM 13B v1.2— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 10.1 GB és körülbelül generálás 53.1 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

11

WizardLM 13B v1.2— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 11.6 GB és körülbelül generálás 53.5 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

12

WizardLM 13B v1.2— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 14.6 GB és körülbelül generálás 43.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

13

WizardLM 13B v1.2— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

14

WizardLM 13B v1.2— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 13B. 13B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

15

WizardLM 13B v1.2— Ki készítette ezt?

Kiadta Microsoft,Peking University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.

16

WizardLM 13B v1.2— Mikor adták ki?

Kibocsátották a July 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

17

WizardLM 13B v1.2— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..